50
� = Se β
Kriteria pengujian untuk hipotesis diatas adalah : H
diterima jika � nilai statistik DF Dickey-Fuller artinya Y
t
memiliki akar unit atau Y
t
tidak stasioner. H
ditolak jika � nilai statistik DF Dickey-Fuller artinya Y
t
tidak memiliki akar unit atau Y
t
stasioner
b. Uji Derajat Integrasi
Uji derajat integrasi ini dilakukan apabila data mengalami kondisi yang tidak stasioner ketika uji stasioner dilakukan. Uji ini dilakukan dengan tujuan
mengetahui pada derajat keberapa data tersebut akan stasioner. Dalam kasus data yang tidak stasioner, Granger dan Newbold Nachrowi, 2006 berpendapat
bahwa regresi yang menggunakan data tersebut biasa memiliki nilai R
2
yang tinggi namun sebaliknya memiliki nilai Durbin-Watson yang kecil atau rendah.
Kejadina semacam ini memberikan kesimpulan bahwa regresi yang dilakukan adalah regresi lancung. Secara umum, apabila data membutuhkan deferensiasi
hingga ke d agar mencapai kondisi stasioner, maka dapat dinyatakan sebagai Id.
c. Uji Kointegrasi
Uji kointegasi merupakan uji kelanjutan daripada uji akar unit dan juga uji derajat integrasi. Uji Kointegrasi ini memiliki tujuan untuk melihat residual
regresi yang dihasilkan apakah stasioner atau tidak stasioner Engel dan Granger, 1987. Jika terjadi satu atau lebih variabel yang memiliki derajat
51
integrasi yang berbeda, maka varibel tersebut tidak dapat berkointegrasi Engel dan Granger, 1987. Umumnya banyak pembahasan yang berfokus pada variabel
yang berintegrasi nol 0 atau satu 1. Apabila ц
t
didapati langsung dalam keadaan yang stasioner saat pertama kali melakukan regresi antara variabel
bebas dengan variabel terikat, maka dapat dijelaskan bahwa variabel bebas dan terikat terkointegrasi pada derajat nol atau dilambangkan dengan I0. Namun
apabila ц
t
stasioner pada regresi pertama, maka dapat dijelaskan kedua variabel tersebut terkointegrasi pada derajat pertama atau dinotasikan dengan I1.
Didalam studi ekonometrika varibel yang saling terkointegrasi dikatakan sebagai kondisi seimbang jangka panjang long run-equilibrium. Setidaknya
terdapat dua cara pengujian kointegrasi diantaranya: a
Uji Engle-Granger Augmented Engle-Granger
Uji cara pertama ini dilakukan dengan memanfaatkan uji DF-ADF, adapun tahapan pada uji ini adalah:
Estimasi model regresi Menghitung residualnya
Apabila residualnya dalam kondisi stasioner, maka dapat disimpulkan bahwasannya regresi tersebut adalah regresi kointegrasi.
b Uji Kointegrasi Durbin-Watson Cointegrating Regression Durbin-Watson Adapun tahapan yang harus ditempuh dalam uji kointegrasi Durbin-
Watson ini adalah sebagai berikut:
52
Menghitung statistik Durbin-Watson d dengan d = 2 1 – ƿ, ketika ƿ bernilai
1, maka d bernilai 0. Oleh karena itu hipotesis yang digunakan: H
: d = 0 H
: d ≠ 0 Membandingkan nilai d dengan nilai d table
Apabila d hitung lebih besar nilainya daripa d tabel d
hitung
d
tabel
. Dengan d
tabel
adalah nilai didapatkan dari perhitungan Durbin-Watson dengan ꭤ = 0,05,
maka hipotesis H ditolak artinya ц
t
stasioner dan terjadi kointegrasi antar variabel.
d. Uji Kausalitas Granger
Uji ini pada dasarnya bertujuan untuk melihat atau mengindiksikan apakah antar variabel memiliki hubungan dua arah, atau hanya hubungan satu arah saja.
Secara matematis, untuk dapat melihat apakah variabel X berpengaruh terhadap variabel Y maka ada beberapa tahapan yang perlu dilalui:
H : X tidak dapat menyebabkan Y
H
1
: X dapat menyebabkan Y
Apabila H diterima maka semua koefisien regresi bernilai nol 0.
Berdasar pada hal tesebut koefisien dapat ditulis sebagai berikut: H
: β
1
= β
2
=…= β
m
= 0 H
paling sedikit satu tanda “≠”tidak berlaku
